深度学习之基础模型-ShuffleNet

The new architecture utilizes two proposed operations, point wise group convolution and channel shuffle, to greatly reduce computation cost while maintaining accuracy.

该论文利用了point wise group convolution和channel shuffle两种技术进行了网络模型的搭建，在保证精度的前提下，大大的降低了计算量。

• pointwise group convolution：为了减少1x1卷积的操作带来的操作量。原先的卷积在所有通道上进行，作者把所有通道进行分组卷积，类似mobileNet中采用的depthwise separable convolution。（1x1卷积在很多基础模型上，都大量使用，作用也是用来减少计算量的，本文对1x1卷积更进一步，分组卷积，从而进一步降低计算量）
• shuffle channel操作：就是在分组卷积的基础上，打乱不同通道的排序，使得下一层的操作的输入能吸收来上一层不同组的内容，使得学习更佳均衡。（该思想早在AlexNet时，就采用过，当时分组的目的是由于当时的GPU显存不够，不得已而为之）

目的

保证精度的前提下，尽量减小模型的大小和计算量，从而可以在移动终端（手机）或者嵌入式设备上进行部署。
类似的工作有：

• GoogLeNet increases the depth of networks with much lower complexity compared to simply stacking convolution layers【将卷积在宽度和深度两个方向进行了拓展】
• SqeezeNet reduces parameters and computation significantly while maintaining accuracy.【利用fire module将1x1，3x3卷积拼接到一起】
• ResNet utilizes the efficient bottleneck structure to achieve impressive performance.【利用skip connection，学习残差比学习其他函数要快很多】
• Depthwise separable convolution proposed in Xception generalizes the ideas of separable convolutions in Inception series.【如何将Inception模块的思想过渡到分层卷积，运用分层卷积+残差思想】
• MobileNet utilizes the depth wise separable convolutions and gains state-of-art results among lightweight models.【利用分层卷积，达到AlexNet级别效果，但参数量少很多】

网络结构

(1)Channel Shuffle

• 最左侧的卷积不同组之间完全分离，每一层卷积只一类自己的上一层。学习特征完全独立，不利于网络的收敛性。
• 中间和右侧的效果是，每一组结构都能得到不同层传过来的信息，从而使整个网络更佳健壮，稳定性和容错性更好，也是一种正则化的表现【感觉有点类似于dropout的感觉，使得不同路径都能学习到对最终结果有帮助的信息】。

(2)Shuffle Units

• 最左侧的为残差的基本模块
• 中间在卷积开始的时候，利用了channel shuffle操作，前面的1x1卷积主要起到分组的效果
• 在中间形式的基础上，做了两点修改：
  
  • 整个结构是一个pooling的过程，图像尺寸减小了一倍
  • 左侧不是直接连接过来，应为特征的尺寸发生了变化，从而采用的是一个average pooling操作
  • 最终的连接不是add操作，而是concat操作，目的是在讲少特征大小的时候，增加特征的深度，保持网络的表达能力

(3)整体结构

• 每一个stage开始的时候，都是采用Channel Units中的c结构，对特征进行降维(stride=2)，特征深度加倍
• 令bottleneck的特征图深度是每一个shuffle unit输出特征图的1/4
• 参数 g 表示分组个数， g 越大，表示point convolutions的连接越稀疏。

实验结果与分析

实验一：

        对比不同分组对模型的影响

• 结果最好的模型为shuffleNet 1x 且 g=3
• 随着模型参数的减少，每个系列最好的模型，会往 g 增大的方向便宜。这个间接的说明了，当网络参数较少的时候，shuffleNet中的分组数量能发挥更大的作用
• group convolution操作能够使得模型在相同计算复杂度的情况下，获得更多的feature map channels，而这也实验三中，对比不同基础结构中获得了证明
• 论文中，将shuffleNet中的stage3去掉，然后增加其他层的feature map，在相同的计算复杂度的情况下，模型的效果也是在 g=8 ，分层越多的情况下获取，而且比对应的shuffleNet 0.5x, shuffleNet 0.25x效果要好，也再次证明了，作者提出的feature map channel 越多，最终的效果越好

实验二：

        探讨shuffle channel操作的作用

• 通过对比使用shuffle操作和不适用shuffle操作带来的效果，可以看出，shuffle在模型上，起到了非常大的作用。

实验三：

        在相同计算复杂度前提下，对比不同基础结构的效果

• 和其他基础结构（VGG, ResNet, Xception-like, ResNeXt）相比，shuffleNet在相同计算复杂度的前提下具有非常明显的优势。【作者分析，这个主要是由shuffleNet相比其他基础结构拥有更多的channel，论文也提到，随着channel的增加，哥哥基础结构的效果也成上升趋势】

实验四

        对比MobileNet网络结构

• 和mobile相比，在相同计算复杂度的情况下，shuffleNet表现更好
• 在Complexity(~40 MFloaps)情况下，shuffleNet超过了MobileNet 6.7%
• 即使将ShuffleNet的网络结构减半（ShuffleNet 0.5x shallow, g=3），模型的效果也比MobileNet要好

• 和其他模型相比，在相同精度的前提下，模型的参数要少很多

实验五

        讨论ShuffleNet的检测方向的推广能力

• 模型在检测领域的推广能力也得到了证实

实验五

        讨论ShuffleNet的运算速度

• 相比AlexNet的运算速度，ShuffleNet有了明显提升

参考文献

https://arxiv.org/abs/1707.01083
http://m.blog.csdn.net/u014380165/article/details/75137111
http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/77141425
http://baijiahao.baidu.com/s?id=1572512027246277&wfr=spider&for=pc
http://blog.csdn.net/c602273091/article/details/75137878